MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR CLASSIFICATION, PREDICTION
Abstract
This paper analyzed C4.5, Bayes algorithms for classification and the prediction problems. The classification criteria based on the confusion matrix are used to evaluate the classifier and predicted results. Weka software program was used to test the proposed classifier and predicted data.
References
Đỗ Thanh Nghị. Khai mỏ dữ liệu, NXB Đại học Cần Thơ, 2011.
Nguyễn Quang Hoan, Nguyễn Thị Thanh Lan, Hoàng Phú Quang, Phân loại chất lượng học sinh trường cao đẳng nghề xây dựng Quảng Ninh sử dụng phương pháp học máy. Tạp chí Khoa học Công nghệ - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên, ISSN 2354-0575, 2017, số 14(3-2017), tr. 75-80.
Hoàng Kiếm, Đỗ Phúc, Đỗ Văn Nhơn. Hệ cơ sở tri thức, NXB Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh, 2000.
Từ Minh Phương. Trí tuệ nhân tạo, NXB Thông tin và Truyền thông, 2016.
Trần Hoài Linh. Mạng nơ-ron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu, NXB Bách khoa, Hà Nội, 2014.
Anurag Srivastava, Eui-Hong Han, Vipin Kumar, Vieet Singh. Parallel Formulations of Decision-Tree Classification Algorithm, Kluwer Academic Publisher, 1998.
Richard Kufrin, Generating C4.5 Production Rules in Parallel. In Proceeding of Fourteenth National Conference on Artificial Intelligence, Providence RI, 1997. doc.edu.vn/tai-lieu/nghiencuu-cac-thuat- oan-phan-lop-du-lieu-dua-tren-cay-quyet-dinh-22489.
Ron Kohavi, J. Ross Quinlan, Data Mining Tasks and Methods: Classification: Decision-Tree Discovery. Handbook of Data Mining and Knowledge Discovery, Oxford University Press, Inc. New York, NY, USA ©2002, pp. 267-276.
The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, Jim Gray. Data Mining- Concepts and Techniques, Chapter 7- Classification and Prediction. Series Editor Morgan Kaufmann Publishers, August, 2000.
Wu X. and Kumar V., Top 10 Algorithms in Data Mining, Chapman & Hall/CRC, 2009.